机译:使用“混合方法”预测总线乘客
SUNY Albany 1400 Washington Ave AS 218 Albany NY 12222 USA;
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Farebox data; General Transit Feed Specification (GTFS); Census Transportation Planning Products (CTPP); Application Programming Interface (API);
机译:深度学习架构,用于预测密集和拥挤的公交网络在停靠站和停靠站到站级别的乘车人数
机译:了解佐治亚州亚特兰大市的多目的地,多式联运网络对公交乘车的需求:增加铁路运输选择乘车人数,同时保持与公交有关的公交乘车者的经验教训
机译:基于套索的站级别预测超峰小时地铁乘积的改进方法
机译:了解佐治亚州亚特兰大市的多目的地,多模式交通网络的公交乘车需求:增加铁路运输选择乘车人数的经验教训,同时保持与公交有关的公交乘车者
机译:Buttke和Corradino方法用于预测过境乘车人数:小型社区过境系统的出行需求预测的比较研究。
机译:公共汽车站避难所和树荫对公共交通乘积的热调节效果
机译:使用“混合方法”预测总线乘客
机译:利用地理信息系统方法分析俄勒冈健康科学大学的公交乘客潜力